Este trabajo compara el comportamiento de bombas de agua de circulación en distintas plantas mediante el uso de herramientas de Machine Learning. Se evaluarán algoritmos como redes convolucionales, LSTM y aprendizaje por refuerzo para detectar anomalías en el rendimiento de las bombas. El objetivo es identificar degradaciones o fallos como obstrucciones o fugas, y así anticipar problemas para optimizar el mantenimiento, reducir el consumo de energía y disminuir los costos.
